Jak zdecydować o optymalnej liczbie warstw do utworzenia podczas implementacji sieci neuronowej (Feedforward, back propagation lub RNN)?
13
Jak zdecydować o optymalnej liczbie warstw do utworzenia podczas implementacji sieci neuronowej (Feedforward, back propagation lub RNN)?
Istnieje technika zwana Pruning
w sieciach neuronowych, która jest używana tylko do tego samego celu.
Przycinanie odbywa się na liczbie ukrytych warstw. Proces ten jest bardzo podobny do procesu przycinania drzew decyzyjnych. Proces przycinania odbywa się w następujący sposób:
Istnieje jednak kilka zoptymalizowanych metod przycinania sieci neuronowych i jest to również bardzo aktywny obszar badań .
Możesz spojrzeć na optymalizację hiperparametrów bayesowskich jako ogólną metodę optymalizacji strat (lub cokolwiek innego) jako funkcji hiperparametrów. Należy jednak pamiętać, że im głębsza sieć, tym lepiej, więc optymalizacja strat w zależności od liczby warstw nie jest przyjemną rzeczą.
Wyszukiwanie w sieci i odrobina zdrowego rozsądku (jak nauczyłem się na podstawie wielu przykładów) powinny być najlepszym wyborem.
źródło